AI ＋智慧路口解决方 案 2025 一、智慧路口的发展 二、智慧路口总体思 路 三、智慧路口应用系统 四、智慧路口交通设计 五、智慧路口发展展望 目 录 1 、人工智能 + 智慧路口 概念 2 、智慧路口的发展历程 3 、路口交通问题 4 、智慧路口需求分析 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 ■ 智慧路口是传统交通路口的智能化升级形态，以物联网、人工智能、大数据、通 决策 –控制 - 反馈” 的闭环系统。其核心目标是实现对路口车辆、行人、非机动车及环境的全域实时 感知、智能数据分析、动态决策调度，最终提升交通效率、保障安全，并为车路 协同和自动驾驶提供路侧支撑。 ■ AI 大模型通过深度语义理解、复杂场景推理、全局协同优化三大核心能力，正在 重塑智慧路口的技术架构与应用范式。 AI 大模型正推动智慧路口从 “单点智能” 向 “ 全局智能” 跃迁，其核心价 重构交通治理逻辑——从 “ 以车为本” 转向 “人车路协同共生” , 从 “被动应对” 转向 “主动进化”。随着大模 型技术的持续突破，智慧路口将成为未来城市的智能神经节点，为构建高效、安全、 绿色的交通生态奠定基石。 1 、人工智能 + 智慧路口概念 早期探索阶段 (20 世纪 20 年代 - 20 世纪末 ) : 机械北与自动化萌 芽 机械信号控制 (1920s-1960s)

系统分析。研究背景指出， 传统的功能安全分析方法主要针对单车系统，近年来 V2X 技术逐渐发展，智能网联汽车应用不断 增加，但缺乏系统性的功能安全分析方法。本研究选取前向碰撞预警（FCW）、交叉路口碰撞预警 （ICW）和闯红灯预警（RLVW）三个典型应用场景，对基于 LTE-V2X 预警类应用的功能安全分 析进行了技术探索。 在研究现状部分，本研究总结了国内外的相关研究和标准，包括 5GAA 在功能安全分析方法论部分，本研究基于 GB/T 34590 的框架，详细阐述了相关项定义、危害分析 和风险评估、功能安全概念等步骤。 在第 5 章到第 7 章的三个章节，本研究针对前向碰撞预警（FCW）、交叉路口碰撞预警（ICW）、 闯红灯预警（RLVW）应用，分别进行了相关项定义、潜在危害识别、ASIL 分析等工作，提出了 针对安全目标的功能安全要求。 在总结及展望部分，建议以本研究为开端，将 GB/T ...........................................................................................15 6 交叉路口碰撞预警（ICW）..........................................................................................

数字孪生平台，多场景业务协同 路网全覆盖感知，业务全场景智慧 • 聚集重点道路进行交通拥堵 治理，针对重点对象进行交 通安全风险主动预防 • 提升重点路口全息感知能力 • 融合社会面、政府面数据， 建设交管时空大数据平台， 支撑指挥决策和研判 • 提升路口 / 路段的全息感知 能力 • 基于高精地图和时空数据底 座，建设数字化孪生平台， 建立数据共享和分发机制 • 提升 AI 能力，建立路网容 一次 硬件投资、全生命周期内算法可持续成长。 全息感知，提升路网数字化感知能力 5.1 智慧公路技术白皮书 20 5.1.2 毫米波雷达 技术要求 在高速公路、公路隧道、高速收费站、城市路口等多个业务场景中， 特别是在雨雪雾霾等恶劣天气条件下，通过毫米波雷达波束获取道路交通 车流、人员等目标的相对距离、速度、角度及运动方向等物理信息，对目 标进行分类和跟进。具有穿透雨雪烟雾、不受光线和光照影响、测量精度 进行全天候、超视域、 高精度、不间断的实时监测和跟踪提出了更高的要求。雷视拟合技术有效结合视频分析和雷达探测的优点，运用 雷达检测和视频智能分析的融合算法，多维数据实时采集和全量数据刻画，实现由路口级、方向级到车道级、车 辆级的精细化治理，实现全域全覆盖、全时全天候的精准实时感知。 图 7 雷视拟合解决方案框架 技术特点 探测距离 >1000 米；全天候 500 米 车道级车身级定位能力，减少立杆

iresearch.com.cn Robotaxi北京路测情况 自进入规模化试运营以来，北京市道路测试关键脱离原因逐渐由软硬件故障向算法层面转移，脱离原因更加集中。易发生关键脱离 的地点主要包括交通流量较大的十字路口，以及双向两车道的机非隔离道路等。交通设施包含锥桶、隔离护栏等。而80%以上的问 题来源于感知系统。目前自动驾驶测试车辆基本为多传感器融合技术路线，激光雷达作为主要传感器。而在距离远、车速快的情况 23% 17% 16% 15% 6% 6% 5% 4% 3% 3% 2% 直行通过路口 直行 交通信号灯 变更车道 路口左转弯 其他（跟车、超车、会车、窄路 掉头、靠边停车、学校区域等） 路口右转弯 主辅路行驶、起步、通过 环岛、通过人行横道线 紧急情况处置 交通标线 路口掉头 2023年北京市自动驾驶车辆关键脱离场景 2023年北京市自动驾驶车辆 测试造成脱离的目标

通过智能图像识别算法捕捉车位占用状态，识别车牌，实时上传至 平台，完全取代传统停车方案现场人工拍照识别。车主离场时，可 使用移动客户端自助缴费，并获取电子发票，从而实现路侧停车收 费无人值守。 ETC 安装在城市内临 近交通路口的行 车道上方，实时 采集经过的车辆 信息，按车辆检 索欠费数据，自 动发起欠费追踪。 地 磁 安装在路侧停车位所在的地图 上，使用雷达、地磁等多种传 感器实时监测车位上是否有车 辆停放，通过 下游为辅 千方科技 ( 智慧停车 ) 显控及会议产品、云计算系统、边端感知设 备、智慧交通设备 系列解决方案：城际智慧路网、城市全域交通综合治理、 城市静态交通治理一体化、智慧运输、双智路口、智能 网联、交通安全事故预防治理、交通情指勤督业务智库、 交通时空优化业务智库 — — 上游中游为主 下游为辅 全球泊 ( 智慧停车 ) 车道管理云终端、泊位管理云终端、车道对 千方科技：以智慧交通和智慧城市为主要领域，构建了从人工智能关键算法到智能传感器、从智能制 造 到智慧中枢、云边端贯穿的全产业链战略生态 中游 ② 城市全域交通 综合治理 解决方案 ⑤ 双智路口 解决方案 ⑧ 交通情指勤督 业务智库 解决方案 视频物联 智慧电气 NVR&DVR 摄像机 雷视 雷视边缘 雷视前端 无线电 智慧通道 智慧安检 智慧停车 指纹锁 速通门

和自主性技术的迅猛发展，正在 重塑企业品牌与独特个性的定义。AI 技术为世界带 来了前所未有的效率与一致性，但这也让企业面临一 个关键问题：如何能在 AI 主导的交互界面中保持品 牌的独特性？企业正站在一个十字路口，不仅有机会 从根本上改变客户交互方式，提升客户旅程的差异化， 更要在 AI 个性与传统品牌之间找到平衡，确保在 AI 时代依然能够传递独特的品牌价值，赢得客户信任。 大模型进入实体：随着大语言模型（LLMs）与 技术系统转型随即启动，系统设计方式、使用方式以及运 转方式也随之改变。基础模型突破了软件与编程的限制， 促使企业数字产出倍增，并为人工智能深度融入企业核心 竞争力，构建认知数字大脑奠定了坚实基础。如今，我们 正处在十字路口，技术系统比以往任何时候都更丰富、更 抽象、更自主，企业的当前决策将深刻影响未来十年发展。 技术展望 2025 | AI 自主宣言 10 2008年 2030年 1843年 2017年

键计算型。每一种都实现了其专长场景下的业务收益。原 本收敛的服务器机型和配置，开始与场景的多元产生对抗。由于通用服务器在尺寸上与整机柜服务器节点的不兼 容，对于整机柜服务器的用户来说，面临着十字路口的选择：是否每一种场景都能够采用定制化的服务器节点来 覆盖，需要对投入和场景收益进行量化的分析。 图2-11 ORV2 2OU3Node布局与21英寸1U液冷节点布局 结果就是产生了整机柜服务器节点的分化。